基于差分进化优化随机森林模型的油层结垢预测方法

摘要：

注水开发极大地提高了油田的采收率,但是注入水与地层水的配伍性会导致储层和管道结垢,建立高效准确的油层结垢预测方法对保障安全生产较为重要.结合油层结垢的化学机理和人工智能技术,提出了基于差分进化算法(Differential Evolution)优化的随机森林模型(Random Forest)的油层结垢预测方法(RF-DE).以离子浓度和储层性质作为输入变量,结垢等级作为输出变量,建立了油层结垢的RF-DE预测模型.在鄂尔多斯盆地的延长组和延安组油层进行应用,结果表明建立的RF-DE方法预测油层结垢准确度高,是一种能够较好预测油层结垢的方法.

关键词：油层结垢、随机森林、差分进化、因素分析

所属期刊栏目：43

分类号：TQ053.2(一般性问题)

资助基金：国家科技重大专项2016ZX05060015

在线出版日期：2023-02-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：28-32